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Data Scientist: quién es, qué hace y cuánto gana

Escrito por Talent Garden Talent Garden
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Datos, datos y más datos. Vivimos en una sociedad donde los datos son parte cotidiana de nuestras acciones, tanto en el mundo offline como principalmente en el online, pero estos solo son valiosos si se procesan y relacionan correctamente. Ya que esto puede automatizarse solo parcialmente (gracias a la IA y el Machine Learning) desde hace unos años ha emergido un nuevo perfil profesional dedicado a la gestión y análisis experto: el Data Scientist. En este post te explicaremos qué hace este profesional y porque se ha transformado en una de las carreras más demandadas de nuestro mercado.

¿Qué es exactamente un Data Scientist?

Un Data Scientist pertenece a una nueva generación de analistas de datos. Es un profesional que utiliza tanto las capacidades y herramientas técnicas de análisis como la intuición para procesar grandes paquetes de datos, macrodatos, data warehouse y bases de datos de empresas, para responder a cuestiones complejas, anticipar tendencias y crear informes que sirvan para tomar decisiones analíticas a la alta dirección. En esencia, son profesionales de business intelligence que a través de análisis cualitativos y cuantitativos transforman los datos en elementos de valor añadido.

¿Cuáles son las características de un Data Scientist?

Todos estos profesionales concuerdan en que la curiosidad es la característica más valiosa de un Data Scientist. Normalmente los Data Scientists tienen una profunda capacidad de análisis y una gran curiosidad intelectual. De ahí que la disciplina de Data Science se alimente de la curiosidad: realizando preguntas, haciendo descubrimientos y tomando nuevos enfoques.  De igual manera, el trabajo de un Data Scientist tiene un factor motivacional muy importante: la posibilidad de resolver problemas complejos mediante una mezcla de creatividad y una visión ingenua. Estos profesionales intentan constantemente explicar la realidad utilizando series de datos que quizas no tienen una conexión evidente. Esto, porque lograr que los datos hablen es un problema que va más allá de la simple observación, sino que se trata de encontrar elementos ocultos detras de los números. Un Data Scientist es un especialista en observar la información, leer patrones de comportamiento y mediante su intuición y procesos semi-automáticos, resolver problemas de negocios o mercado complejos. Esta mezcla entre habilidades analíticas personales y el uso de herramientas tecnológicas, transforman al Data Scientist es un profesional apasionado por resolver enigmas, por dar valor a los datos a fin que sirvan para tomar decisiones en empresas y organizaciones. ¿Qué hace un Data Scientist? Las tareas de un Data Scientist incluyen:
  1. Identificación de problemas que suponen una oportunidad para la organización.
La primera fase de un proyecto de Data Science consiste en identificar el problema general que afecta a un mercado, empresa, producto o la necesidad de un usuario en un sector específico. La visión global permite recabar información y activa la curiosidad en intuición habitual en el trabajo de un Data Scientist.
  1. La determinación de series de datos y variables correctas.
Tras un análisis general, el Data Scientist identifica y activa la colección de grandes y pequeñas series de datos estructuradas o no estructuradas de diversas fuentes.
  1. Limpieza de datos y validación para garantizar homogeneidad y relevancia.
El data mining es la siguiente fase tras la limpieza de datos, validación, normalización y agregación.
  1. Desarrollar y aplicar modelos y algoritmos en las series de datos identificadas.
En esta fase el Scientist aplica sus habilidades activando algoritmos que extraen los datos relevantes.
  1. Análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
De la elaboración de datos emergen resultados que serán empleados para la futura elección de objetivos del estudio.
  1. Interpretación de datos para descubrir soluciones y oportunidades.
Esta es la fase en la que el Data Scientist interpreta los resultados e identifica comportamientos, necesidades, tendencias de mercado y oportunidades todavía no descubiertas por la competencia.
  1. Comunicar los resultados usando técnicas de visualización
Este es el momento en el que el Data Scientist tiene que aportarle inteligencia a sus descubrimientos y mostrarlos de una manera que sea comprensible. Esta es una fase que habitualmente se infravalora, pero es esencial para aportar a los decisores de una empresa los elementos suficientes para un tomar una decisión empresarial concreta. Se emplean gráficos, comentarios, reuniones y cualquier herramienta que permita a los directivos ser participes del estudio para posibilitarles la toma de decisiones.  El trabajo de un Data Scientist es esencial en el proceso de transformación digital de una empresa, ya que su función se sitúa en la misma base de elaboración de procesos y diseño de productos because its work is at the base of the elaboration of processes and design of products built on the needs of the user and on market data.

¿Cómo convertirse en un Data Scientist?

Lo habitual es aprender mediante un Máster de Data Science e Inteligencia Artificial. Hay pocos cursos especializados ofertados en universidades españolas, pero hay cada vez más programas de alta calidad en instituciones y escuelas privadas especialistas en tecnologías emergentes. Antes de estudiar un Master en Data Science, es recomendable tener alguno de estos conocimientos o habilidades básicas: Formación Previa En vista que es una disciplina que trabaja con lógica matemática, es ideal previamente tener alguna formación en Matemáticas, Ingeniería, Física o cualquier rama científica. El enfoque científico es esencial para obtener resultados en Data Science, pero por sobre todo es necesario que el Data Scientist tenga curiosidad natural, habilidad para analizar y resolver problemas, así como la suficiente velocidad requerida en ambientes de emprendimiento. Conocimiento de lenguajes de programación En la base de la enseñanza transversal de un Data Scientist se ubican los lenguajes de programación con fines estadísticos para el análisis de datos, como el lenguaje de programación R. R se utiliza masivamente en el análisis estadístico debido a su facilidad de aprendizaje. Existen multitud de herramientas para aprender R y si ya conoces otros lenguajes de programación, R te resultará aún más sencillo. Otra herramienta fundamental es Python, un lenguaje de programación muy versatil, capaz de analizar datos en diversos formatos, creando grupos e identificando los datos requeridos a través de Google Search. Tanto R como Python son lenguajes open-source, desarrollados por una larga comunidad de usuarios, que continuamente añaden nuevas librerías y herramientas pero que presentan ciertas diferencias: R se emplea principalmente para análisis estadístico, mientras que Python aporta un enfoque más general al data science. R y Python representan los principios de programación del análisis de datos. Aprender ambos es por supuesto la solución ideal para cualquier data scientist. Habilidades extras El mundo empresarial genera una ingente cantidad de datos cada día. Un Data Scientist está llamado a traducir esos datos en un lenguaje entendible y claro, normalmente un lenguaje visual mediante gráficos. De ahi que normalmente los Data Scientists emplean herramientas como Tableau para crear elementos gráficos con facilidad. Un Data Scientist no puede trabajar en solitario, necesita trabajar en conjunto con los directivos para desarrollar estrategias, con los product managers y diseñadores para crear mejores productos, y con marketing para lanzar campañas basadas en datos para conseguir mejores resultados. Tener habilidades para el trabajo en equipo es un factor de éxito para quienes quieren desarrollarse en esta profesión. Cuánto gana un data scientist La profesión de Data Scientist es una de la más demandadas en el ecosistema digital. Según el Observatorio de Big Data Analytics & Business Intelligence de la Politécnica de Milán, un Data Scientist gana una media anual de US$110.000 en Estados Unidos y 68.000€ en Europa. ¿Por qué la diferencia? Debido a la experiencia de los profesionales en Estados unidos, donde esta profesión ya tiene 15 años de antigüedad, mientras que en Europa es relativamente nueva. Otro dato interesante analizado por el observatorio señala que el 74% de los head-hunters buscan expertos que trabajen con R o Python. Los Data Scientist son uno de principales profesionales del futuro y su demanda en el mercado laboral sigue con una poderosa tendencia ascendente. ¿Quieres ser el próximo?

Otra herramienta fundamental es Python. Igualmente popular entre los Data Scientists alrededor del mundo,, Python es un lenguaje de programación muy versatil, capaz e analizar datos en diversos formatos, creando grupos de datos e identificando los datos requeridos a través de Google Search.

Tanto R como Python son lenguajes open-source, desarrollados por una larga comunidad de usuarios, que continuamnete añaden nuevas librerías y herramientas pero que presentan ciertas diferencias: R se emplea principalmente para análisis estadístico, mientras que Python aporta un enfoque más general al data science. R y Python representan los principios de programación del análisis de datos. Aprender ambos es por supuesto la solución ideal para cualquier data scientist. Habilidad para presentar datos visualmente El mundo empresarial genera una ingente cantidad de datos cada día. Un data scientist está llamado a traducir esos datos en un lenguaje entendible. Para darle claridad a los mismos, lo mejor es traducir a un lenguaje visual, mediante gráficos. En general los data scientists emplean herramientas como Tableau para crear elementos gráficos con facilidad. Un data scientist no puede trabajar en solitario, necesita trabajar en conjunto con los directivos para desarrollar estrategias, con los product managers y diseñadores para crear mejores productos, y con marketing para lanzar campañas basadas en datos para conseguir mejores resultados. Cuánto gana un data scientist La profesión de data scientist es una de la más demandadas en el ecosistema digital. Según el Observatorio de Big Data Analytics & Business Intelligence de la Politécnica de Milán, un data scientists gana de media 110.000 dólares en Estados Unidos y 68.000 en Europa. La diferencia se debe a la experiencia de los profesionales en Estados unidos, donde esta profesión ya tiene 15 años de antigüedad, mientras que en Europa es más nueva. Otro dato analizado por el observatorio indica que el 74% del personal de reclutamiento busca expertos que conozcan R o Python. La profesión de Data Scientist es la profesión del futuro, y su demanda en el mercado laboral sigue con una poderosa tendencia ascendente.
Artículo actualizado el: 09 agosto 2023
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Talent Garden, Digital Skills Academy

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